Тамерлан Русланович ИЛЬЯСОВассистент кафедры учета, анализа и аудита в цифровой экономике, Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова (ЧГУ), Грозный, Российская Федерация glamuris2024@gmail.com ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Обеспечение сбалансированности отраслевой структуры экономики регионов, проблема повышения уровня технологического развития России. Цели. Анализ устойчивости экономической системы Чеченской Республики и России в целом в периоды кризиса, связанного с пандемией коронавируса, и процессов посткризисного восстановления различных отраслей. Методология. Применены инструменты математического анализа. Результаты. В Чеченской Республике в период пандемии коронавируса наибольшее снижение стоимости произведенного продукта и оказанных услуг произошло в строительной отрасли. Наибольшую устойчивость к кризису продемонстрировали такие отрасли, как сельское хозяйство, обрабатывающее производство, а также образование и здравоохранение. Выводы. Предложенная методика расчетов может быть использована при оценке уровня устойчивости различных отраслей экономики к масштабным кризисам.
Бухвальд Е.М., Бессонов И.С. Субрегионы в пространственной организации регионов Российской Федерации // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2024. № 1. С. 7–27. EDN: DZWBTK
Кудрявцева Т.Ю., Схведиани А.Е., Родионова М.А., Яковлева В.В. Идентификация кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов // Регионология. 2023. Т. 31. № 1. С. 46–69. EDN: JUHCHL
Николаев М.А., Махотаева М.Ю. Межрегиональные кластеры как инструмент экономического развития территорий // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2016. № 1. С. 47–57. EDN: VONPJH
Ксенофонтов М.Ю., Широв А.А., Ползиков Д.А., Янтовский А.А. Оценка мультипликативных эффектов в российской экономике на основе таблиц «затраты – выпуск» // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2. С. 3–13. EDN: YLXLFR
Сальников В.А., Галимов Д.А., Гнидченко А.А. Использование таблиц «затраты – выпуск» для анализа и прогнозирования развития секторов экономики России // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6. С. 93–103. EDN: YYJJWH
Широв А.А. Использование таблиц «затраты – выпуск» для обоснования решений в области экономической политики // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6. С. 12–25. EDN: YYJJUL
Демин С.С., Селентьева Т.Н. К вопросу об идентификации кластеров промышленного региона: вопросы теории и методологии // Kant. 2018. № 4. С. 258–263. EDN: VQWKTI
Feser E.J., Bergman E.M. National Industry Cluster Templates: A Framework for Applied Regional Cluster Analysis. Regional Studies, 2000, vol. 34, iss. 1, pp. 1–19. DOI: 10.1080/00343400050005844
Пономарев Ю.Ю., Евдокимов Д.Ю. Построение усеченных таблиц «затраты – выпуск» для регионов России с использованием коэффициентов локализации // Проблемы прогнозирования. 2021. № 6. С. 43–58. EDN: FEGGXZ
Flegg A.T., Webber C.D., Elliott M.V. On the Appropriate Use of Location Quotients in Generating Regional Input–Output Tables. Regional Studies, 1995, vol. 29, iss. 6, pp. 547–561. DOI: 10.1080/00343409512331349173
Flegg A.T., Webber C.D. Regional Size, Regional Specialization and the FLQ Formula. Regional Studies, 2000, vol. 34, iss. 6, pp. 563–569. DOI: 10.1080/00343400050085675
Kowalewksi J. Regionalization of National Input–Output Tables: Empirical Evidence on the Use of the FLQ Formula. Regional Studies, 2015, vol. 49, iss. 2, pp. 240–250. DOI: 10.1080/00343404.2013.766318
Porter M. The Economic Performance of Regions. Regional Studies, 2003, vol. 37, iss. 6-7, pp. 549–578. DOI: 10.1080/0034340032000108688
Мухамадеев А.Ф. Методические подходы к идентификации кластеров и оценке их влияния на социально-экономическое развитие региона размещения // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10. № 11. С. 2637–2650. EDN: GZNCOV
